进程：提供计算资源的单位
线程：真正工作的单位（cpu调度最小单元）
GIL锁：全局解释器锁（是CPython解释器特有的，平时说的Python解释器一般都是CPython解释器，还有GPython等等）
让一个进程中同一时刻只能有一个线程可以被CPU调动。
所以Python中应该是没有严格意义的多线程的，普通的IO密集型操作也用不上多进程，比如爬虫等
所以在计算密集型才需要考虑使用多进程来进行并发运算
join等待子线程执行结束
setDaemon（必须放在start之前）True设置守护线程，主线程结束，子线程自动关闭，False设置非守护线程，主线程等子线程执行完毕之后，主线程才结束
setName给线程取名字 thread.current_thread().getName()获取当前线程名称，给线程设置名字必须要在开始之前
自定义类，继承thread.Thread，然后添加def run(self)就可以添加干的事
threading.RLock()申请锁，释放锁，不同线程必须要用同一锁才有意义，因为一个申请释放完之后另一个才能申请释放，所以用同一把锁才能有效的让线程有序执行和排队
两种上锁和释放锁的方式，with更加简洁，像是文件的打开关闭
有些操作默认是线程安全的，内部形成了锁的机制，我们在使用的时候无需通过锁再处理，比如list.append()，以下这些都是线程安全的
Lock（）和RLock（）基本相同，但是Lock（）不能进行锁的嵌套，锁一次解一次是没问题的，而且这种情况下，Lock比RLock的效率要高
比较适合的情景，不用担心协同开发导致的锁问题
CPU分片计算，线程的切换会导致大量线程时速度的下降
线程池ThreadPoolExecutor（）
pool.shutdown()有点像Thread.join（）
闭包操作真有意思，就不用改函数输入了
